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RSS订阅原创 DeepSeek 模型参数深度解析与性能优化指南
DeepSeek 模型的参数设置对模型性能有着重要影响。通过合理设置n_layersn_headsdropoutv_head_dimrope_thetaworld_sizerankdtype和gemm_impl等参数，可以优化模型的性能，使其在不同的应用场景中发挥最佳效果。希望本文能够帮助入门者更好地理解和优化 DeepSeek 模型的性能。
2025-02-15 13:15:00
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原创 目标检测入门：从零开始理解计算机视觉的核心技术
目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的一个核心任务，旨在从图像或视频中识别并定位出特定的目标物体。具体来说，目标检测不仅需要判断图像中是否存在我们感兴趣的物体，还需要精确地确定这些物体的位置，通常通过在物体周围绘制一个边界框（Bounding Box）来表示。此外，目标检测还会为每个检测到的物体分配一个类别标签，告诉我们这是什么物体。例如，在一张街景图像中，目标检测算法可以识别出图像中有哪些物体，如汽车、行人、交通标志等，并用边界框标出它们的位置，同时告诉我们每个边界框内物体的类别。
2025-02-14 14:57:18
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原创 深度学习中影响模型精度的关键参数解析
模型精度受多种参数的综合影响，包括数据量、数据质量、数据分布、模型复杂度、网络层数和神经元数量、激活函数、学习率、优化器、批次大小、正则化参数、随机种子和训练迭代次数等。在实际应用中，需要根据具体任务和数据特点进行综合考虑和调整，以达到最佳的模型精度。
2025-02-11 15:36:57
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原创 使用 PyTorch 构建一个简单的神经网络（三）用 CIFAR-10 数据集训练你的第一个神经网络
为了方便地加载和处理数据，我们定义一个自定义的Dataset类。这个类会将数据转换为模型可以接受的格式。Python复制# 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量x = x.reshape(-1, 32 * 32 * 3) # 重塑张量形状y = torch.tensor(y, dtype=torch.long) # 将标签转换为长整型张量详细解释__init__：初始化函数，用于将输入数据x和标签y转换为 PyTorch 张量。：将 NumPy 数组x。
2025-02-09 12:30:00
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原创 使用 PyTorch 构建神经网络（二）：数据集、数据加载器和批大小
在这一节中，我们介绍了 PyTorch 中的Dataset和DataLoader，以及如何使用它们来管理和加载数据。我们还展示了如何使用DataLoader进行批量训练，并测量了训练时间。通过这些方法，我们可以更高效地处理和加载数据，为模型训练提供支持。
2025-02-08 14:00:00
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原创 从零开始-使用 PyTorch 构建一个简单的神经网络（一）
PyTorch 是一个非常流行的框架，它以简洁的 API 和强大的功能深受研究人员和开发者的喜爱。今天，我们将通过一个简单的例子，手把手教你如何使用 PyTorch 构建一个简单的神经网络。
2025-02-07 17:08:30
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原创 PyTorch 张量操作全攻略：从基础到高级技巧
Python复制print(x)：创建一个张量x，并设置以启用梯度计算。Python复制x.pow(2)：计算张量x中每个元素的平方。out.sum()：计算张量out中所有元素的和。：计算张量out的梯度，并将结果存储在x.grad中。
2025-02-06 22:18:16
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原创 决策树（Decision Tree）
决策树是一种简单而强大的机器学习算法，适用于分类和回归任务。它通过构建树状结构来表示决策过程，具有易于理解和解释的优点，但也容易过拟合。通过剪枝、集成学习等方法，可以提高决策树的性能和泛化能力。
2025-02-02 17:43:54
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原创 《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》
梯度下降是一种用于优化数学函数的迭代算法，其核心目标是找到函数的最小值点。在深度学习中，这个函数通常是损失函数（Loss Function），它衡量了模型预测值与真实值之间的差异。通过最小化损失函数，我们可以使模型的预测结果尽可能接近真实值。还是以房价预测为例，梯度下降是一种优化算法，用来找到公式中最优的 w 和 b，使得预测值和真实值之间的误差最小。我们可以把误差想象成一个“山谷”，而梯度下降就是我们一步步往下走，找到山谷的最低点。
2025-02-01 17:25:39
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原创 AES 加密：小白也能轻松掌握的加密魔法✨
AES（Advanced Encryption Standard），中文叫 “高级加密标准”。它就像是一个超级厉害的 “锁匠”，专门负责把我们的数据变成一串谁也看不懂的 “天书”，只有拥有正确 “钥匙”（密钥）的人，才能把数据还原。它的加密速度快、安全性高，被广泛用在各种保护数据安全的场景里。😎AES 加密就像是我们数据安全的 “守护神”，它用自己的强大功能为我们提供了极大的安全保障。通过这篇博客，相信大家对 AES 加密有了更深入的了解。如果你对加密技术感兴趣，可以继续深入学习，探索更多有趣的加密算法！
2025-02-01 15:45:33
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空空如也
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